Talk預(yù)告 | ICLR'21 Oral 一作張強: 基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架
本周為TechBeat人工智能社區(qū)第298期線上Talk,也是ICLR 2021系列Talk第⑦期。
北京時間4月21日(周三)晚8點,?ICLR 2021 Oral一作、上海交通大學(xué)計算機系本科生—張強的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播!
他與大家分享的主題是: “基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架”,屆時將針對?ICLR?2021 paper《?Learning Cross-Domain Correspondence for Control?with Dynamics Cycle-Consistency 》(Oral)作出介紹。

Talk·信息
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主題:基于周期一致性的機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí)框架
嘉賓:上海交通大學(xué)計算機系本科生?張強
時間:北京時間?4月22日 (周四) 20:00
地點:TechBeat人工智能社區(qū)
http://www.techbeat.net/
完整版怎么看?
掃描下方二維碼,或復(fù)制鏈接 https://datayi.cn/w/L9GKrQn9 至瀏覽器,一鍵完成預(yù)約!上線后會在第一時間收到通知哦~

Talk·提綱
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如何能夠在兩個機器人域建立聯(lián)系是個重要問題,能夠為很多下游應(yīng)用提供支撐。我們提出了一種全新的框架,能夠在不需要任何配對數(shù)據(jù)的情況下,實現(xiàn)自監(jiān)督機器人動力學(xué)跨域匹配學(xué)習(xí),而這兩個域之間的物理參數(shù),觀察模態(tài)或者形態(tài)可以不一樣。?
本次分享的主要內(nèi)容如下:
1. 視覺和機器人領(lǐng)域跨域匹配問題的背景介紹。2. Cycle-GAN模型的缺陷和我們的改進思路。3. 基于周期一致性的自監(jiān)督跨域匹配學(xué)習(xí)框架。
4. 不同任務(wù)下的實驗結(jié)果展示與分析。
Talk·參考資料
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這是本次分享中將會提及的資料,建議提前預(yù)習(xí)哦!
Arxiv鏈接:https://arxiv.org/abs/2012.09811
Github鏈接:https://github.com/sjtuzq/Cycle_Dynamics
項目主頁鏈接:https://sjtuzq.github.io/cycle_dynamics.html
Talk·提問交流
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方式 ②
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Talk·嘉賓介紹
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上海交通大學(xué)計算機系本科生
張強,上海交通大學(xué)計算機系本科生,研究方向為計算機視覺和機器人,以第一作者在CVPR (Oral) , ICLR (Oral) , ECCV等頂會上發(fā)表論文。曾在斯坦福,Uber ATG, 伯克利和麻省理工擔(dān)任研究實習(xí)生,畢業(yè)后將前往普林斯頓大學(xué)計算機系讀博。
ICLR系列Talk
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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)
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